对于面板数据，LSDV方法可以获得个体异质性的估计，但是可能需要引入太多虚拟变量。
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
举一反三
- 对于面板数据，LSDV方法可以获得个体异质性的估计，但是可能需要引入太多虚拟变量。
- 中国大学MOOC: 对于面板数据，LSDV方法可以获得个体异质性的估计，但是可能需要引入太多虚拟变量。
- 一般而言，面板数据可用固定效应(fixedeffect)和随机效应(randomeffect)估计方法,即如果选择固定效应模型,则利用虚拟变量最小二乘法(LSDV)进行估计;如果选择随机效应模型,则利用可行的广义最小二乘法(FGLS)进行估计(Greene,2000)
- 中国大学MOOC: 对于面板数据，如果不对个体异质性进行处理，这个异质性成分就会进入残差项中构成模型系数的非一致估计。
- 对于固定影响的变截距面板数据模型，以下阐述正确的有（）。 A: 模型满足古典假定，可以采用OLS法对模型进行估计 B: 模型满足古典假定，可以采用最小二乘虚拟变量法（LSDV）对模型进行估计 C: 随机误差项不满足基本假设，可以采用广义最小二乘法（GLS）对模型进行估计 D: 随机误差项与解释变量相关，可以采用二阶段最小二乘方法（TSLS）对模型进行估计 E: 以上阐述都正确